The Cambridge Handbook of Earth Science Data pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Henderson, Paul/ Henderson, Gideon M.

出品人:

页数:286

译者:

出版时间:2009-6

价格:$ 39.54

装帧:

isbn号码:9780521693172

丛书系列:

图书标签:

• Earth Science
• Data Science
• Geoscience
• Environmental Science
• Big Data
• Remote Sensing
• Geoinformatics
• Data Analysis
• Cambridge Handbook
• Scientific Data

地球科学数据手册 概述 《地球科学数据手册》是一本综合性著作，旨在为地球科学研究人员、学生以及所有对地球系统及其海量数据感兴趣的读者提供一个全面而深入的参考。本书并非简单罗列枯燥的数据，而是着重于阐释地球科学数据的价值、采集方法、处理技术、分析策略以及应用前景。它覆盖了从地质学、地球物理学、地球化学、海洋学、气象学到气候科学等多个学科领域，为理解我们星球的复杂性和动态性提供了强有力的数据基础。 内容详述 第一部分：地球科学数据的基石 本部分将深入探讨地球科学数据的基础概念和分类。我们将首先明确什么是地球科学数据，以及它在不同学科中的具体表现形式。这包括但不限于： 地质数据： 岩石和矿物的化学成分、同位素比值、地层年代、构造特征、钻孔岩心数据、地震勘探数据、遥感影像中的地貌特征等。 地球物理数据： 重力异常、地磁场强度、地震波传播速度、地壳厚度、地下温度分布、地球内部物质的电导率等。 地球化学数据： 大气、水体、土壤、岩石、生物体中的化学元素和同位素浓度、地球化学循环通量、矿物溶解度等。 海洋学数据： 海水温度、盐度、洋流速度和方向、海平面高度、溶解氧、营养盐浓度、海浪数据、海洋生物地球化学参数等。 气象学与气候学数据： 温度、湿度、气压、风速和风向、降水量、云量、辐射收支、温室气体浓度、冰川厚度和面积、海冰范围等。 遥感与地理空间数据： 卫星图像（光学、雷达、热红外）、高程模型（DEM）、土地覆盖数据、地理标记数据、GPS定位数据等。 本书还将重点介绍不同类型数据的来源、获取方式和潜在的误差来源。例如，我们将讨论现场勘测、实验室分析、卫星观测、地面监测站网络以及数值模拟等多种数据采集途径，并分析每种方法的优势、局限性以及如何进行数据质量控制。 第二部分：数据采集与处理的艺术 数据是地球科学研究的生命线，而高效、准确的数据采集与处理则是保证数据质量的关键。本部分将详细介绍各种先进的数据采集技术和方法： 现场勘测技术： 从传统的地质填图、土壤采样到现代的无人机测绘、地表物质成分分析仪，我们将逐一介绍。 实验室分析技术： 质谱仪、X射线衍射仪、电子显微镜等在地球化学和矿物学分析中的应用。 遥感技术： 卫星、航空器等平台上不同传感器（光学、热红外、微波、激光雷达）的工作原理、数据类型以及如何选择合适的遥感数据。 地球物理勘探方法： 地震勘探、电法勘探、磁法勘探、重力勘探等在揭示地下结构方面的应用。 数据标准化与预处理： 包括数据清洗、格式转换、单位统一、异常值检测和修正、空间插值、时间序列重采样等关键步骤。 元数据管理： 强调为数据附带详尽的元数据的重要性，包括数据来源、采集时间、地点、方法、精度、处理过程等，以确保数据的可追溯性和可重复性。 第三部分：数据分析与建模的驱动力 收集到海量数据后，如何从中提取有价值的信息并构建模型是地球科学研究的核心。本部分将聚焦于各种数据分析和建模方法： 统计分析方法： 描述性统计、推断性统计、回归分析、方差分析、聚类分析、主成分分析等在数据探索和关系发现中的应用。 可视化技术： 如何利用图表、地图、三维模型等直观方式展示复杂的地学数据，帮助理解趋势、模式和异常。 空间分析与地理信息系统（GIS）： 空间关系分析、叠加分析、缓冲区分析、网络分析等在地理空间数据处理和制图中的应用。 时间序列分析： 识别数据中的周期性、趋势性和季节性变化，预测未来演变。 数值模拟与建模： 基于物理定律和观测数据构建各种地球系统模型，如气候模型、地质力学模型、水文模型等，以模拟和预测地球系统的行为。 机器学习与人工智能： 介绍监督学习、无监督学习、深度学习等技术在地球科学数据分类、预测、模式识别中的最新进展。 第四部分：地球科学数据的应用前景 地球科学数据不仅是科学研究的基础，更是解决现实世界重大挑战的关键。本部分将展示地球科学数据在各个领域的广泛应用： 资源勘探与开发： 石油、天然气、矿产、水资源的勘探与可持续利用。 灾害监测与预警： 地震、火山爆发、滑坡、洪水、干旱、台风等自然灾害的监测、风险评估与预警系统的构建。 环境保护与生态修复： 污染监测与治理、生物多样性保护、土地退化评估与修复、水资源管理。 气候变化研究与适应： 气候变化趋势的监测、影响评估、减缓和适应策略的制定。 城市规划与基础设施建设： 地质灾害风险评估、地下空间利用、环境影响评价。 行星科学研究： 通过比较行星学，加深对地球形成、演化以及潜在生命的研究。 结论 《地球科学数据手册》旨在成为一本权威的参考书，帮助读者更好地理解地球科学数据的价值和应用。通过对数据采集、处理、分析和应用的全方位解读，本书将赋能研究者们更有效地利用数据，解决当前及未来地球科学领域面临的挑战，为人类的可持续发展贡献力量。本书适合作为地球科学相关专业本科生、研究生、科研人员以及对地球科学数据感兴趣的广大读者的必读材料。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计深得我心，那种沉稳的深蓝色调，配上精致的烫金字体，立刻就能让人感受到它厚重而专业的底蕴。我本来是抱着试一试的心态购入的，毕竟“地球科学数据”这个主题听起来就有些枯燥，但翻开目录的那一刻，我彻底被吸引了。它不像我之前看过的那些教科书，堆砌着密密麻麻的理论公式，而是巧妙地将数据应用融入到具体的地球系统研究案例中。特别是关于古气候重建那一章，作者居然能把冰芯氧同位素比值和沉积物地球化学指标结合起来，用近乎散文诗般的语言描述出数万年间气候的细微波动，让我这个非专业人士都能领会到数据背后的故事。我记得有一节专门讲了如何处理卫星遥感数据中的噪声和缺失值，那部分内容写得极其详尽且富有操作性，不是那种高高在上的理论指导，更像是经验丰富的前辈手把手地教你如何从原始数据中提取出有价值的信息。这本书的排版也相当考究，图表清晰明了，注释标注得当，即便是涉及复杂的时间序列分析，也能通过直观的图示帮助理解。总而言之，它成功地将“数据”这个冰冷的词汇，转化成了一扇通往宏大地球历史的窗户。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，地球科学的挑战在于其多尺度、多过程的复杂性，如何有效地整合不同尺度的数据是成功的关键。这本书在这方面提供的洞察力是无与伦比的。它并没有将不同的地球科学分支割裂开来，而是通过一系列精心设计的案例研究，展示了如何利用跨学科的数据集来解决综合性的问题。比如，如何将大气环流模型的结果，与地表岩石风化速率数据相结合，以推算长期碳循环的敏感性。书中对数据融合技术，特别是贝叶斯框架下的多源数据融合方法的介绍，细致入微，甚至连后验概率的解释都做得非常到位，丝毫没有敷衍了事。阅读的过程中，我经常会停下来，思考自己目前的研究中，是否遗漏了某些可以引入的、看似不相关的外部数据集。这本书的真正魅力在于激发了读者的交叉思维，它让我意识到，地球科学的进步越来越依赖于打破学科壁垒，而这些数据整合的“方法论”正是这本书最核心的宝藏。它成功地将“数据”提升到了“科学整合工具”的高度。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，更像是一场精心策划的学术研讨会，而非冷冰冰的教材。它的编撰团队显然汇集了各个领域的顶尖专家，这一点从不同章节的写作风格差异中就能明显感觉到。例如，海洋化学部分的数据处理方法，风格严谨、逻辑缜密，每一个步骤都如同数学证明般无懈可击；而到了地质年代学那一块，行文则显得更为灵活和具有前瞻性，探讨了未来同位素测年技术可能带来的范式转变。最让我感到惊喜的是，书中穿插了许多“历史回顾”的片段，讲述了某个关键数据集的发现过程和它对学科发展的影响。这些小故事不仅丰富了阅读体验，更重要的是，它们提醒我们，今天看似寻常的数据分析工具，都是建立在前人无数次的试错和突破之上的。这种对科学史的尊重，让这本书的层次一下子拔高了。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是让你理解“为什么这么做”，以及“未来可以怎么改进”。我甚至把这本书带到了野外实习中，作为随时可以查阅的参考手册，它的实用性实在太强了。

评分☆☆☆☆☆

说实话，最初我对这本书的期望值并不高，毕竟“手册”二字常常意味着内容的碎片化和浅尝辄止。然而，《剑桥地球科学数据手册》彻底颠覆了我的认知。它不是简单地收集了各种数据的规范，而是构建了一个完整的数据生态系统图景。它详尽地描述了从数据采集（无论是遥感、钻探还是现场测量）到数据存储、共享、清洗、可视化和最终模型输入的整个生命周期。我特别关注了关于“开放数据和数据治理”的那一章节。在当前科学数据共享日益重要的背景下，书中对元数据标准的梳理和 FAIR 原则（Findable, Accessible, Interoperable, Reusable）的深入解读，具有极强的现实指导意义。它不仅告诉我们数据应该是什么样子，还为我们提供了一套清晰的框架，指导如何构建可信赖、可长期维护的科学数据集。对于刚进入科研领域的新手来说，这本书是最好的“入行指南”，它能帮助他们避开许多在数据管理和规范性方面容易犯的低级错误。对于资深研究者而言，它也是一个校准自己工作流程、确保符合最新行业标准的绝佳工具。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，初次接触这本书时，我有些许的“望而生畏”。它那砖头般的厚度和严谨的学术气息，让我这个在地球物理领域摸爬滚打多年的研究人员都感到压力山大。然而，当我真正沉下心来深入阅读后，才发现它的价值远超预期。这本书的精妙之处在于它的广度和深度达到了近乎完美的平衡。它不像某些工具书那样只罗列公式和标准，而是深入探讨了不同类型地球科学数据背后的科学假设和潜在的局限性。比如，关于地震波速异常数据的解释，书中用了大量的篇幅去讨论不同反演方法的适用范围和参数敏感性，这一点对于我们进行深部地质结构建模至关重要。我特别欣赏作者在讨论不确定性量化时所采取的批判性视角，他们没有试图提供一个“万能”的解决方案，而是引导读者去思考“我们对这个数据的信心到底有多大？”。这种严谨的态度，对于任何严肃的科学研究都是不可或缺的。读完后，我感觉自己对数据源的背景知识和处理流程有了更深一层的理解，许多过去模棱两可的操作细节，现在都有了坚实的理论支撑。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆